機械学習の予測モデルでのポストプロセス手法 - Qiita

こんにちは、今回は機械学習の予測モデルにおける「ポストプロセス」について説明します。ポストプロセスとは、モデルが出力した予測結果を後処理する手法の一つです。特に、特定のクラスへの予測確率を調整する際に用いられます。 ポストプロセスの一例 以下に、ポストプロセスを適用する簡単な例を示します。ここでは、特定のクラス（クラス1）への予測確率を増強することを目指します。 import numpy as np # 仮の予測確率 preds = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.7]) # ブースティング係数 boost = 4.7 # オッズを計算しブーストする odds = boost * preds / (1 - preds) # オッズを確率に戻す preds_boosted = odds / (1 + odds) この例では、まず予測確率（preds）をオッズに変換し、

[misshiki]

“ポストプロセスとは、モデルが出力した予測結果を後処理する手法の一つです。特に、特定のクラスへの予測確率を調整する際に用いられます。”